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Bringing Human Neuromotor Intelligence to Robots

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Un contrôle avancé pour les robots

À ce jour, il s'est avéré très difficile de répliquer les capacités de manipulation humaine flexibles en raison de problèmes relatifs à la stabilité, la dextérité et la consommation énergétique. Des chercheurs financés par l'UE résolvent cela pour produire une stratégie de contrôle sûre et efficace sur les robots.

Économie numérique

Le projet H2R («Bringing human neuromotor intelligence to robots») a cherché à associer des techniques d'auto-apprentissage avec la théorie de contrôle évolué pour concevoir, grâce à des outils analytiques et de modélisation, des mécanismes de contrôle moteur basé sur le comportement humain et destinés à des robots. Il a commencé par étudier la force et l'impédance, deux caractéristiques permettant à l'homme de s'adapter à des environnements dynamiques. Il a utilisé l'électromyographie pour mieux comprendre l'activation des muscles et améliorer le contrôle des mouvements, de l'impédance et de la force chez des robots. Après avoir étudié comment l'être humain gère ses mouvement et la régulation de l'impédance pour effectuer des tâches et identifier des objets, H2R a mis au point un algorithme humanoïde pour l'identification haptique du robot, un modèle d'impédance optimal pour la génération de trajectoires, et un algorithme adaptatif pour une coordination multiple de manipulateurs. Ces algorithmes peuvent être appliqués à divers robots pour améliorer leur performance du contrôle, et ont été mis à l'essai sur le robot anexosquelette utilisé dans la réhabilitation humaine d'assistance. Par ailleurs, ils ont testé sur le robot iCub, un robot humanoïde, mis au point par le projet RobotCub financé par l'UE. Les algorithmes mis au point ont également été modifiés après une modélisation et une analyse pour être appliquée à des robots mobiles. Les membres du projet ont développé un contrôle adaptatif pour un système de pendule inversé sur roues, et ont également contrôlé les manipulateurs mobiles en attrapant un objet rigide posé sur une surface de travail irrégulière. Les chercheurs ont également développé de nouvelles méthodes pour réduire la charge computationnelle et pour améliorer le suivi de l'électromyographie opérée par le contrôle du télérobot. Les algorithmes développés sur l'adaptation de la trajectoire ont amélioré les capacités sensorielles du robot en termes de perception et de manipulation d'objets, sans nécessiter de capteurs de force. Des expériences ont aussi été effectuées pour améliorer les performances du coup de pied au niveau des articulations des jambes du robot. H2R a diffusé ses résultats via de nombreux séminaires, conférences, collaborations de recherche et visites d'universités, ainsi que par des échanges avec d'autres instituts en Europe et en Chine. Les travaux du projet ont permis de mettre au point des systèmes de contrôle biomimétique de robots, testés sur des exosquelettes robotisés, des robots humanoïdes et des manipulateurs robots. L'application de ces technologies dans les prochains robots personnels permettra leur intégration homogène et sûre dans la vie quotidienne, même dans des environnements dynamiques et inconnus. Les technologies H2R permettront de stimuler l'industrie robotique d'Europe, dont la valeur serait de 15 milliards de dollars en 2015.

Mots‑clés

Théorie de contrôle avancée, modélisation, contrôle de force, contrôle d'impédance, identification haptique, électromyographie, algorithme d'adaptation, exosquelette, réhabilitation, humanoïde, robot mobile, télérobot

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